有關(guān)計(jì)算機(jī)智能搜索論文
計(jì)算機(jī)人工智能是一種發(fā)展前景較廣,潛力較大的計(jì)算機(jī)發(fā)展形式。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的有關(guān)計(jì)算機(jī)智能搜索論文，供大家參考。
有關(guān)計(jì)算機(jī)智能搜索論文范文一：淺析計(jì)算機(jī)人工智能啟發(fā)式搜索函數(shù)
摘要：闡述了人工智能的核心問(wèn)題及啟發(fā)式搜索函數(shù)的基本概念，介紹了4種經(jīng)典問(wèn)題啟發(fā)式搜索函數(shù)的選擇及其研究中遇到的難題，并從中求解來(lái)探討解決問(wèn)題的思路。
關(guān)鍵詞：人工智能;問(wèn)題求解;啟發(fā)式搜索函數(shù)
中圖分類(lèi)號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2008)08-10ppp-0c
人工智能問(wèn)題廣義地說(shuō)，都可以看作是一個(gè)問(wèn)題求解過(guò)程，因此問(wèn)題求解是人工智能的核心問(wèn)題，它通常是通過(guò)在某個(gè)可能的解答空間中尋找一個(gè)解來(lái)進(jìn)行的。在問(wèn)題求解過(guò)程中，人們所面臨的大多數(shù)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題往往沒(méi)有確定性的算法，通常需要用搜索算法來(lái)解決。目標(biāo)和達(dá)到目標(biāo)的一組方法稱為問(wèn)題，搜索就是研究這些方法能夠做什么的過(guò)程。問(wèn)題求解一般需要考慮兩個(gè)基本問(wèn)題：首先是使用合適的狀態(tài)空間表示問(wèn)題，其次是測(cè)試該狀態(tài)空間中目標(biāo)狀態(tài)是否出現(xiàn)。
1 什么是啟發(fā)式搜索函數(shù)
在人工智能中有很大一類(lèi)問(wèn)題的求解技術(shù)依賴于搜索。啟發(fā)式方法就是采用有利于問(wèn)題自身特征信息來(lái)引導(dǎo)搜索過(guò)程的方法，在學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中啟發(fā)式函數(shù)的選取至關(guān)重要，決定整個(gè)算法的效率與成敗。啟發(fā)式搜索通常用于兩種不同類(lèi)型的問(wèn)題：(1)前向推力和(2)反向推理。前向推理一般用于狀態(tài)空間的搜索。在前向推理中，推理是從預(yù)定義的初始狀態(tài)出發(fā)向目標(biāo)狀態(tài)反向方向執(zhí)行;反向推理一般用于問(wèn)題歸約中。在反向推理中，推理是從給定的目標(biāo)狀態(tài)向初始狀態(tài)執(zhí)行。
用來(lái)評(píng)估節(jié)點(diǎn)重要性的函數(shù)稱為評(píng)估函數(shù)。評(píng)估函數(shù)f(x)定義為從初始節(jié)點(diǎn)S0出發(fā)，約束地經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)x到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)Sg的所有路徑中最小路徑代價(jià)的估計(jì)值。其一般形式為：
其中，g(x)表示從初始節(jié)點(diǎn)S0到節(jié)點(diǎn)x的實(shí)際代價(jià);h(x)表示從x到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)Sg的最優(yōu)路徑的評(píng)估代價(jià)，它體現(xiàn)了問(wèn)題的啟發(fā)式信息，其形式要根據(jù)問(wèn)題的特征確定，h(x)稱為啟發(fā)式函數(shù)。因此，啟發(fā)式方法把問(wèn)題狀態(tài)的描述轉(zhuǎn)換成了對(duì)問(wèn)題解決程度的描述，這一程度用評(píng)估函數(shù)的值來(lái)表示。
2 滑動(dòng)積木游戲啟發(fā)式搜索函數(shù)
滑動(dòng)積木塊游戲的棋盤(pán)結(jié)構(gòu)及某一種將牌的初始排列結(jié)構(gòu)如下：
其中B表示黑色將牌，W表示白色將牌，E表示空格。游戲的規(guī)定走法是：
(1)任意一個(gè)將牌可以移入相鄰的空格，規(guī)定其耗散值為1;
(2)任意一個(gè)將牌可相隔1個(gè)或2個(gè)其他的將牌跳入空格，規(guī)定其耗散值等于跳過(guò)將牌的數(shù)目;游戲要達(dá)到的目標(biāo)是使所有白將牌都處在黑將牌的左邊(左邊有無(wú)空格均可)。對(duì)這個(gè)問(wèn)題，定義一個(gè)啟發(fā)函數(shù)h(n)，并給出利用這個(gè)啟發(fā)函數(shù)用算法A求解時(shí)所產(chǎn)生的搜索樹(shù)。可定義h為：h=B右邊的W的數(shù)目
很多知識(shí)對(duì)求解問(wèn)題有好處，這些知識(shí)并不一定要寫(xiě)成啟發(fā)函數(shù)的形式，很多情況下，也不一定能清晰的寫(xiě)成一個(gè)函數(shù)的形式。由題意，在目標(biāo)狀態(tài)下，一個(gè)扇區(qū)的數(shù)字之和等于12，一個(gè)相對(duì)扇區(qū)的數(shù)字之和等于24，而一個(gè)陰影扇區(qū)或者非陰影扇區(qū)的數(shù)字之和為48。
為此，我們可以將目標(biāo)進(jìn)行分解，首先滿足陰影扇區(qū)的數(shù)字之和為48。為了這個(gè)目標(biāo)我們可以通過(guò)每次轉(zhuǎn)動(dòng)圓盤(pán)45o實(shí)現(xiàn)。在第一個(gè)目標(biāo)被滿足的情況下，我們?cè)倏紤]第二個(gè)目標(biāo)：每一個(gè)相對(duì)扇區(qū)的數(shù)字和為24。在實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)的過(guò)程中，我們希望不破壞第一個(gè)目標(biāo)。為此我們采用轉(zhuǎn)動(dòng)90o的方式實(shí)現(xiàn)，這樣即可以調(diào)整相對(duì)扇區(qū)的數(shù)字和，又不破壞第一個(gè)目標(biāo)。在第二個(gè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)之后，我們就可以實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)：扇區(qū)內(nèi)的數(shù)字和為12。同樣我們希望在實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)的時(shí)候，不破壞前兩個(gè)目標(biāo)。為此我們采用轉(zhuǎn)動(dòng)180o的方式實(shí)現(xiàn)。這樣同樣是即可以保證前兩個(gè)目標(biāo)不被破壞，又可以實(shí)現(xiàn)第三個(gè)目標(biāo)。
經(jīng)過(guò)這樣的分析以后，我們發(fā)現(xiàn)該問(wèn)題就清晰多了。當(dāng)然，是否每一個(gè)第一、第二個(gè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，都能夠?qū)崿F(xiàn)第三個(gè)目標(biāo)呢?有可能不一定。在這種情況下，就需要在發(fā)現(xiàn)第三個(gè)目標(biāo)不能實(shí)現(xiàn)時(shí)，重新試探其他的第一、第二個(gè)目標(biāo)。
4 傳教士野人問(wèn)題啟發(fā)式搜索函數(shù)
傳教士野人問(wèn)題，n個(gè)傳教士和n個(gè)野人從河的一邊擺渡到河的另一邊，為安全起見(jiàn)，任何時(shí)候傳教士的數(shù)目不能小于野人的數(shù)目，渡船每次渡k個(gè)人， N=5，k≤3的M-C問(wèn)題，找到相應(yīng)的啟發(fā)函數(shù)。定義h1=M+C-2B，其中M，C分別是在河的左岸的傳教士人數(shù)和野人人數(shù)。B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。也可以定義h2=M+C，h1是滿足A*條件的，而h2不滿足。
要說(shuō)明h(n)=M+C不滿足A*條件是很容易的，只需要給出一個(gè)反例就可以了。比如狀態(tài)(1, 1, 1)，h(n)=M+C=1+1=2，而實(shí)際上只要一次擺渡就可以達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)，其最優(yōu)路徑的耗散值為1。所以不滿足A*的條件。
下面我們來(lái)證明h(n)=M+C-2B是滿足A*條件的。
我們分兩種情況考慮。先考慮船在左岸的情況。如果不考慮限制條件，也就是說(shuō)，船一次可以將三人從左岸運(yùn)到右岸，然后再有一個(gè)人將船送回來(lái)。這樣，船一個(gè)來(lái)回可以運(yùn)過(guò)河2人，而船仍然在左岸。而最后剩下的三個(gè)人，則可以一次將他們?nèi)繌淖蟀哆\(yùn)到右岸。所以，在不考慮限制條件的情況下，也至少需要擺渡whx04.tif次。其中分子上的"-3"表示剩下三個(gè)留待最后一次運(yùn)過(guò)去。除以"2"是因?yàn)橐粋€(gè)來(lái)回可以運(yùn)過(guò)去2人，需要whx05.tif個(gè)來(lái)回，而"來(lái)回"數(shù)不能是小數(shù)，需要向上取整，這個(gè)用符號(hào)whx06.tif表示。而乘以"2"是因?yàn)橐粋€(gè)來(lái)回相當(dāng)于兩次擺
渡，所以要乘以2。而最后的"+1"，則表示將剩下的3個(gè)運(yùn)過(guò)去，需要一次擺渡。
再考慮船在右岸的情況。同樣不考慮限制條件。船在右岸，需要一個(gè)人將船運(yùn)到左岸。因此對(duì)于狀態(tài)(M，C，0)來(lái)說(shuō)，其所需要的最少擺渡數(shù)，相當(dāng)于船在左岸時(shí)狀態(tài)(M+1，C，1)或(M，C+1，1)所需要的最少擺渡數(shù)，再加上第一次將船從右岸送到左岸的一次擺渡數(shù)。因此所需要的最少擺渡數(shù)為：(M+C+1)-2+1 。其中(M+C+1)的"+1"表示送船回到左岸的那個(gè)人，而最后邊的"+1"，表示送船到左岸時(shí)的一次擺渡。
綜合船在左岸和船在右岸兩種情況下，所需要的最少擺渡次數(shù)用一個(gè)式子表示為：M+C-2B。其中B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。 由于該擺渡次數(shù)是在不考慮限制條件下，推出的最少所需要的擺渡次數(shù)。因此，當(dāng)有限制條件時(shí)，最優(yōu)的擺渡次數(shù)只能大于等于該擺渡次數(shù)。所以該啟發(fā)函數(shù)h是滿足A*條件的。
5 結(jié)束語(yǔ)
總之，計(jì)算機(jī)人工智能啟發(fā)式搜索函數(shù)選取的方法比較多，試圖找出問(wèn)題中選取函數(shù)的相似的方法，從文中可知還沒(méi)有那一個(gè)函數(shù)可以處于絕對(duì)的地位，可以適用于所有環(huán)境。如何將各種選取啟發(fā)式搜索函數(shù)的思路結(jié)合起來(lái)，尋找各個(gè)問(wèn)題選取函數(shù)的特點(diǎn)規(guī)律，在這個(gè)方面還是有很多的理論和實(shí)踐值得深入研究。
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有關(guān)計(jì)算機(jī)智能搜索論文范文二：計(jì)算機(jī)在人工智能中的應(yīng)用研究
摘要：近年來(lái)，隨著信息技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用也隨之加深，其被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域。本文針對(duì)計(jì)算機(jī)在人工智能中的應(yīng)用進(jìn)行研究，闡述了人工智能的理論概念，分析當(dāng)前其應(yīng)用于人工智能所存在的問(wèn)題，并介紹人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī);人工智能;應(yīng)用研究
中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-9599 (2011) 19-0000-01
Applied Research of Computer on Artificial Intelligence
Han Xiaoying
(Jiujiang University,Jiujiang332005,China)
Abstract:In recent years,as information technology and computer technology continues to evolve,the application of artificial intelligence in the computer also will deepen thEir computers are widely used in various fields.In this paper,computer applications in artificial intelligence research,explained the concept of artificial intelligence theory to analyze the current applied to the problems of artificial intelligence,and describes the field of artificial intelligence in some applications.
Keywords:Computer;Artificial intelligence;Applied research
一、前言
人工智能又稱機(jī)器智能，來(lái)自于1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)，在這學(xué)會(huì)上人們最初提出了“人工智能”這一詞。人工智能作為一門(mén)綜合性的學(xué)科，其是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)以及語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科的互相滲透下發(fā)展而成。在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用系統(tǒng)方面，人工智能是專(zhuān)門(mén)研究如何制造智能系統(tǒng)或智能機(jī)器來(lái)模仿人類(lèi)進(jìn)行智能活動(dòng)的能力，從而延伸人們的科學(xué)化智能。人工智能是一門(mén)富有挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)與哲學(xué)。人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是其應(yīng)用分支之一。數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言及思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科須借用數(shù)學(xué)工具。數(shù)學(xué)在標(biāo)準(zhǔn)邏輯及模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，其進(jìn)入人工智能學(xué)科，兩者將互相促進(jìn)且快速發(fā)展。
二、人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)中存在的問(wèn)題
(一)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言理解的弱點(diǎn)。當(dāng)前，計(jì)算機(jī)尚未能確切的理解語(yǔ)言的復(fù)雜性。然而，正處于初步研制階段的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言翻譯器，對(duì)于算法上的規(guī)范句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的信息多來(lái)自于上下文的關(guān)系以及自身掌握的知識(shí)。人們?cè)谌粘Ｉ钪械膫€(gè)人見(jiàn)解、社會(huì)見(jiàn)解以及文化見(jiàn)解給句子附加的意義帶來(lái)很大影響。
(二)模式識(shí)別的疑惑。采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行研究及開(kāi)展模式識(shí)別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，但其理論以及方法和人的感官識(shí)別機(jī)制決然不同。人的形象思維能力以及識(shí)別手段，即使是計(jì)算機(jī)中最先進(jìn)的識(shí)別系統(tǒng)也無(wú)法達(dá)到。此外，在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中，生活作為一項(xiàng)結(jié)構(gòu)寬松的任務(wù)，普通的家畜均能輕易對(duì)付，但機(jī)器卻無(wú)法做到，這并不意味著其永久不會(huì)，而是暫時(shí)的。
三、人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用
伴隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，當(dāng)今時(shí)代的各種信息技術(shù)發(fā)展均與人工智能技術(shù)密切相關(guān)，這意味著人工智能已廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域，以下是筆者對(duì)于人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的部分領(lǐng)域進(jìn)行闡述。具體情況如下。
(一)人工智能進(jìn)行符號(hào)計(jì)算。科學(xué)計(jì)算作為計(jì)算機(jī)的一種重要用途，可分為兩大類(lèi)別。第一是純數(shù)值的計(jì)算，如求函數(shù)值。其次是符號(hào)的計(jì)算，亦稱代數(shù)運(yùn)算，是一種智能的快速的計(jì)算，處理的內(nèi)容均為符號(hào)。符號(hào)可代表實(shí)數(shù)、整數(shù)、復(fù)數(shù)以及有理數(shù)，或者代表集合、函數(shù)以及多項(xiàng)式等。隨著人工智能的不斷發(fā)展以及計(jì)算機(jī)的逐漸普及，多種功能的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)軟件相繼出現(xiàn)，如Maple或Mathematic。由于這些軟件均用C語(yǔ)言寫(xiě)成，因此，其可在多數(shù)的計(jì)算機(jī)上使用。
(二)人工智能用于模式識(shí)別。模式識(shí)別即計(jì)算機(jī)通過(guò)數(shù)學(xué)的技術(shù)方法對(duì)模式的判讀及自動(dòng)處理進(jìn)行研究。計(jì)算機(jī)模式識(shí)別的實(shí)現(xiàn)，是研發(fā)智能機(jī)器的突破點(diǎn)，其使人類(lèi)深度的認(rèn)識(shí)自身智能。其識(shí)別特點(diǎn)為準(zhǔn)確、快速以及高效。計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別過(guò)程相似于人類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程，如語(yǔ)音識(shí)別。語(yǔ)音識(shí)別即為使計(jì)算機(jī)聽(tīng)懂人說(shuō)
的話而進(jìn)行自動(dòng)翻譯，如七國(guó) 語(yǔ)言的口語(yǔ)自動(dòng)翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)使人們出國(guó)時(shí)在購(gòu)買(mǎi)機(jī)票、預(yù)定旅館及兌換外幣等方面，只需通過(guò)國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)及電話 網(wǎng)絡(luò)，即可用電話或手機(jī)與“老外”進(jìn)行對(duì)話。
(三)人工智能 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全中的 應(yīng)用。當(dāng)前，在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全 管理中常見(jiàn)的技術(shù)主要有入侵檢測(cè)技術(shù)以及防火墻技術(shù)。防火墻作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的設(shè)備之一，其在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全管理方面發(fā)揮重要作用。以往的防火墻尚未有檢 測(cè)加密Web流量的功能，原因在于其未能見(jiàn)到加密的SSL流中的數(shù)據(jù)，無(wú)法快速的獲取SSL流中的數(shù)據(jù)且未能對(duì)其進(jìn)行解密。因而，以往的防火墻無(wú)法有效的阻止應(yīng)用程序的攻擊。此外，一般的應(yīng)用程序進(jìn)行加密后，可輕易的躲避以往防火墻的檢測(cè)。因此，由于以往的防火墻無(wú)法對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)流進(jìn)行完整的監(jiān)控，使其難以預(yù)防新型攻擊。新型的防火墻是通過(guò)利用 統(tǒng)計(jì)、概率以及決策的智能方法以識(shí)別數(shù)據(jù)，達(dá)到訪問(wèn)受到權(quán)限的目地。然而此方法大多數(shù)是從人工智能的學(xué)科中采取，因此，被命名為“智能防火墻”。
(四)人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的故障診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種信息處理系統(tǒng)，是通過(guò)人類(lèi)的認(rèn)知過(guò)程以及模擬人腦的 組織結(jié)構(gòu)而成。1943年時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次被人提出并得到快速 發(fā)展，其成為了人工智能技術(shù)的另一個(gè)分支。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)自身的優(yōu)點(diǎn)，如聯(lián)想記憶、自適應(yīng)以及并列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關(guān)注，并且發(fā)揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開(kāi)辟新的道路。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法異于專(zhuān)家系統(tǒng)的診斷方法，其通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)眾多的標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)及訓(xùn)練，加強(qiáng)調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的閥值與連接權(quán)，使從中獲取的知識(shí)隱藏分布于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，以達(dá)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式記憶目的。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強(qiáng)的知識(shí)捕捉能力，能有效處理異常數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)專(zhuān)家系統(tǒng)方法的缺陷。
四、結(jié)束語(yǔ)
總而言之，人工智能作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的潮流，其研究的理論及發(fā)現(xiàn)決定了計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展前景?，F(xiàn)今，多數(shù)人工智能的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應(yīng)加強(qiáng)人工智能技術(shù)的研究及開(kāi)發(fā)，只有對(duì)其應(yīng)用于各領(lǐng)域中存在的問(wèn)題進(jìn)行全面分析，并對(duì)此采取相應(yīng)措施，使其順利發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展將給人們的生活、學(xué)習(xí)以及 工作帶來(lái)極大的影響。
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